MappReduce实现大小排序

本文详细阐述了MapReduce中的默认排序规则及其应用,通过自定义分区类确保数据全局有序,实现对数字的大小排序。

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Mapreduce中的默认排序规则是按照key值进行的,如果key为封装Int的IntWritable类型,那么MapReduce按照数字大小进行排序,如果key是封装String的Text类型,那么map reduce按照字典顺序进行排序。Reduce自动排序的数据仅仅是发送到自己所在节点的数据,使用默认排序的时候并不能保证全局的顺序,这是因为在排序之前还有一个partition的过程,默认无法保证分割后各个Reduce上的数据整体是有序的。因此在这里我们必须定义自己的partition类,保证执行partition过程之后所有Reduce上的数据在整体上是有序的。

具体程序如下所示:

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import java.net.URI;


import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class Sort {
	
	public static class Map extends Mapper<Object, Text, IntWritable, IntWritable>{
		private static IntWritable data = new IntWritable();
		public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
			data.set(Integer.parseInt(value.toString()));
			context.write(data, new IntWritable(1));
		}
	}
	
	public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
		private static IntWritable linenum = new IntWritable(1);
		
		public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
			for(IntWritable val: values){
				context.write(linenum, key);
				linenum = new IntWritable(linenum.get()+1);
			}
		}
		
	}
	
	public static class Partition extends Partitioner<IntWritable, IntWritable> {
		@Override
		public int getPartition(IntWritable key, IntWritable value, int partitionNums){
			int MaxNum = 65535;
			int bound = MaxNum/partitionNums+1;
			for(int i=0;i<partitionNums;i++){
				if (key.get()<bound*i && key.get()>bound*(i-1)) {
					return i-1;
				}
			}
			return -1;
		}
		
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception{
		Configuration conf = new Configuration();
		String[] remainingArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
		
		if (remainingArgs.length!=2) {
			System.err.println("please input two directories, one is input, the other is output!");
			System.exit(2);
		}
		
		FileSystem fileSystem = FileSystem.get(URI.create(remainingArgs[1]),conf);
		Path path = new Path(remainingArgs[1]);
		if (fileSystem.exists(path)) {
			fileSystem.delete(path, true);
		}
		
		Job job = new Job(conf, "MySort");
		job.setJarByClass(Sort.class);
		job.setMapperClass(Map.class);
		job.setReducerClass(Reduce.class);
		job.setPartitionerClass(Partition.class);
		job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(remainingArgs[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, path);
		System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
	}

}

这里的程序为对数字进行的大小排序。
MapReduce二次排序是指在MapReduce过程中对键值进行两次排序,即首先按照键进行排序,然后再按照值进行排序。这种排序通常用于需要对相同键的值进行排序的情况,例如计算每个学生的平均成绩,需要将每个学生的成绩按照姓名排序后再计算其平均值。 在MapReduce实现二次排序通常需要自定义分区器、排序器和比较器。具体步骤如下: 1. 自定义分区器:将相同键的数据分到同一个分区中,以便在Reduce阶段对相同键的数据进行合并和排序。 2. 自定义排序器:按照键和值进行排序,以便在Reduce阶段对相同键的数据按照值进行排序。 3. 自定义比较器:定义键和值的比较规则,以便在排序时按照指定的规则进行排序实现MapReduce二次排序的代码示例: 自定义分区器:根据键值的HashCode将数据分到不同的分区中 public class SecondarySortPartitioner extends Partitioner<CompositeKey, Text> { @Override public int getPartition(CompositeKey key, Text value, int numPartitions) { return key.hashCode() % numPartitions; } } 自定义排序器:按照键和值的字典序进行排序 public class SecondarySortComparator extends WritableComparator { protected SecondarySortComparator() { super(CompositeKey.class, true); } @Override public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) { CompositeKey key1 = (CompositeKey) a; CompositeKey key2 = (CompositeKey) b; int result = key1.getName().compareTo(key2.getName()); if (result == 0) { return key1.getScore() - key2.getScore(); } return result; } } 自定义比较器:按照键和值的字典序进行比较 public class CompositeKey implements WritableComparable<CompositeKey> { private String name; private int score; public CompositeKey() { } public CompositeKey(String name, int score) { this.name = name; this.score = score; } @Override public int compareTo(CompositeKey o) { int result = this.name.compareTo(o.getName()); if (result == 0) { return this.score - o.getScore(); } return result; } @Override public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException { dataOutput.writeUTF(name); dataOutput.writeInt(score); } @Override public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException { name = dataInput.readUTF(); score = dataInput.readInt(); } public String getName() { return name; } public int getScore() { return score; } } 使用自定义分区器、排序器和比较器进行MapReduce二次排序的代码示例: job.setMapOutputKeyClass(CompositeKey.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class); job.setPartitionerClass(SecondarySortPartitioner.class); job.setSortComparatorClass(SecondarySortComparator.class); job.setGroupingComparatorClass(CompositeKeyComparator.class);
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